Segmentação de imagens coloridas por árvores bayesianas adaptativas

A segmentação de imagens consiste em urna tarefa de fundamental importância para diferentes aplicações em visão computacional, tais como por exemplo, o reconhecimento e o rastreamento de objetos, a segmentação de tomores/lesões em aplicações médicas, podendo também servir de auxílio em sistemas de reconhecimento facial. Embora exista uma extensa literatora abordando o problema de segmentação de imagens, tal tópico ainda continua em aberto para pesquisa. Particularmente, a tarefa de segmentar imagens coloridas é desafiadora devido as diversas inomogeneidades de cor, texturas e formas presentes nas feições descritivas das imagens. Este trabalho apresenta um novo método de clustering para abordar o problema da segmentação de imagens coloridas. Nós desenvolvemos uma abordagem Bayesiana para procura de máximos de densidade em urna distribuição discreta de dados, e representamos os dados de forma hierárquica originando clusters adaptativos a cada nível da hierarquia. Nós aplicamos o método de clustering proposto no problema de segmentação de imagens coloridas, aproveitando sua estrutura hierárquica, baseada em propriedades de árvores direcionadas, para representar hierarquicamente uma imagem colorida. Os experimentos realizados revelaram que o método de clustering proposto, aplicado ao problema de segmentação de imagens coloridas, obteve para a medida de performance Probabilistic Rand lndex (PRI) o valor de 0.8148 e para a medida Global Consistency Error (GCE) o valor 0.1701, superando um total de vinte e um métodos previamente propostos na literatura para o banco de dados BSD300. Comparações visuais confirmaram a competitividade da nossa abordagem em relação aos demais métodos testados. Estes resultados enfatizam a potencialidade do nosso método de clustering para abordar outras aplicações no domínio de Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões.Image segmentation is an essential task for several computer vision applications, such as object recognition, tracking and image retrieval. Although extensively studied in the literature, the problem of image segmentation remains an open topic of research. Particularly, the task of segmenting color images is challenging due to the inhomogeneities in the color regions encountered in natural scenes, often caused by the shapes of surfaces and their interactions with the illumination sources (e.g. causing shading and highlights) This work presents a novel non-supervised classification method. We develop a Bayesian framework for seeking modes on the underlying discrete distribution of data and we represent data hierarchically originating adaptive clusters at each levei of hierarchy. We apply the prnposal clustering technique for tackling the problem of color irnage segmentation, taking advantage of its hierarchical structure based on hierarchy properties of directed trees for representing fine to coarse leveis of details in an image. The experiments herein conducted revealed that the proposed clustering method applied to the color image segmentation problem, achieved for the Probabilistic Rand Index (PRI) performance measure the value of 0.8148 and for the Global Consistency Error (GCE) the value of 0.1701, outperforming twenty-three methods previously proposed in the literature for the BSD300 dataset. Visual comparison confirmed the competitiveness of our approach towards state-of-art methods publicly available in the literature. These results emphasize the great potential of our proposed clustering technique for tackling other applications in computer vision and pattem recognition

Aplicação de uma métrica de similaridade não linear em algoritmos de segmentação

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2015.Um dos principais processos utilizados no campo de processamento digital de imagens é a segmentação, processo no qual a imagem é separada em seus elementos ou partes constituintes. Na literatura, existem diferentes e bem conhecidos métodos usados para segmentação, tais como clusterização, limiarização, segmentação com redes neurais e segmentação por crescimento de regiões . No intuito de melhorar de melhorar o desempenho dos algoritmos de segmentação, um estudo sobre o efeito da aplicação de uma métrica não linear em algoritmos de segmentação foi realizado neste trabalho. Foram selecionados três algoritmos de segmentação (Mumford-Shah, Color Structure Code e Felzenszwalb and Huttenlocher) provenientes do método de crescimento de regiões e nestes se alterou a parte de análise de similaridade utilizando para tal uma métrica não linear. A métrica não linear utilizada, denominada Polinomial Mahalanobis, é uma variação da distância de Mahalanobis utilizada para medir a distância estatística entre distribuições. Uma avaliação qualitativa e uma análise empírica foram realizadas neste trabalho para comparar os resultados obtidos em termos de eficácia. Os resultados desta comparação, apresentados neste estudo, apontam uma melhoria nos resultados de segmentação obtidos pela abordagem proposta. Em termos de eficiência, foram analisados os tempos de execução dos algoritmos com e sem o aprimoramento e os resultados desta análise mostraram um aumento do tempo de execução dos algoritmos com abordagem proposta.Abstract : One of the main procedures used on digital image processing is segmentation,where the image is split into its constituent parts or objects. In the literature,there are different well-known methods used for segmentation, suchas clustering, thresholding, segmentation using neural network and segmentationusing region growing. Aiming to improve the performance of the segmentationalgorithms, a study off the effect of the application of a non-linearmetric on segmentation algorithms was performed in this work. Three segmentationalgorithms were chosen (Mumford-Shah, Color Structure Code,Felzenszwalb and Huttenlocher) originating from region growing techniques,and on those the similarity metric was enhanced with a non-linear metric.The non-linear metric used, known as Polynomial Mahalanobis, is a variationfrom the statistical Mahalanobis distance used for measure the distancebetween distributions. A qualitative evaluation and empirical analysis wasperformed in this work to compare the obtained results in terms of efficacy.The results from these comparison, presented in this study, indicate an improvementon the segmentation result obtained by the proposed approach. Interms of efficiency, the execution time of the algorithms with and without theproposed improvement were analyzed and the result of this analysis showedan increase of the execution time for the algorithms with the proposed approach